[发明专利]一种旋翼无人机移动目标自主跟踪装置及其控制方法

摘要

本发明涉及旋翼无人机自主跟踪的技术领域，更具体地，涉及一种基于云台摄像头和机载传感器的旋翼无人机移动目标自主跟踪装置。一种旋翼无人机移动目标自主跟踪装置，包括飞行器和地面站，飞行器包括飞行器控制器，与飞行器控制器连接的飞行器螺旋桨电机、云台电机，所述的云台电机连接云台摄像头；飞行器和地面站之间设有无线图像传输模块和无线数据传输模块，飞行器与地面站通过无线图像传输模块和无线数据传输模块连接；以机载云台摄像头获得的图像作为系统的输入，在地面站通过Struck算法获得目标在图像中的坐标，采用匀加速运动（CA）模型对目标坐标进行建模，根据建模估计的目标坐标设计云台的控制量，以保证云台摄像头跟踪的实时性和平滑性。

主权项

1.一种旋翼无人机移动目标自主跟踪装置的控制方法，包括飞行器和地面站，所述的飞行器包括飞行器控制器，与飞行器控制器连接的飞行器螺旋桨电机、云台电机，所述的云台电机连接云台摄像头；所述的飞行器和地面站之间设有无线图像传输模块和无线数据传输模块，飞行器与地面站通过无线图像传输模块和无线数据传输模块连接；所述的地面站包括图像跟踪模块、云台控制模块、目标位置估算模块、飞行器控制模块；所述的飞行器上设有气压计；所述的飞行器上设有磁力计；所述的飞行器上设有惯性测量单元；所述的云台摄像头设于飞行器机体下方；所述的气压计、磁力计、惯性测量单元均与无线数据传输模块连接；其特征在于，包括以下步骤：S1.云台摄像头将图像信号输送到无线图像传输模块，无线图像传输模块再输送到图像跟踪模块，图像跟踪模块采用struck算法，得到的目标图像坐标发送给云台控制模块和目标位置估算模块；S2.云台控制模块在获得图像跟踪模块发送的图像坐标后，为目标建立运动模型，得到下一时刻的估计坐标，提供给指令发送模块控制云台的转动；S3.目标位置估算模块接收到目标图像坐标后结合机载传感器的数据计算目标与飞行器的相对位置，将经过IMM算法得到估计的目标状态，发送给飞行器控制模块；S4.飞行器控制模块根据目标状态决定控制策略从而改变自己的姿态角进行移动；所述的步骤S1中，Struck算法使用结构输出的支持向量机算法，将样本描述为区域和变换的组合也即(x,y)，其中y是待求的目标区域变化函数，将目标位置变化函数与分类结合在一起可以得到一个区分函数：F：这个区分函数的作用是给定坐标区域x和平面变换y，可以分别计算原坐标区域和变换后的坐标区域的haar特征值并比较两个区域之间的相似度并评分；好处是将这个区分函数用于预测目标可以同时把分类问题和判定相似度的问题合并成一个参数最优化的问题：其中是目标上一帧的位置，Υ是所有可能的变化组成的空间；通过把区分函数约束成带有核函数的形式：F(x,y)＝  (3)可以将具有一系列样本{(x1,y1)…(xn,yn)}的跟踪问题简化成可以使用支持向量机模型求解的形式：where δΦi(y)＝Φ(xi,yi)‑Φ(xi,y)损失函数可以定义为区域变换后的重叠度：使用拉格朗日算子将约束和最优化问题结合起来，可以得到式子：定义变量可以将问题简化成：在算法过程中，使用SMO算法求解这个最优化问题，每次为当前样本选择一个最好的正样本和负样本，然后将有效的样本加入支持向量，同时调整已有支持向量的系数，舍弃调整后不符合约束的支持向量，过程中一直保持有效支持向量的数目不超过100，超过的话根据公式：去掉负支持向量(xr,y)；根据正支持向量得到的样本重新在它们周围进行采样，从众多样本中选择使区分函数的值最大的一个区域作为跟踪结果；所述的步骤S2中，在得到目标图像坐标后，基于帧与帧的间隔时间较短，可以认为目标的坐标在图像上的运动是在同一直线上的变加速运动；利用这样的假设，可以为目标坐标建立一个运动模型；记目标在t时刻的坐标为(u(t),v(t))，可以分别对横坐标u(t)和纵坐标v(t)建立一个CA模型，也即：同时基于前四帧的图像坐标可以差分得到目标坐标的前一时刻的速度和加速度：将式(14‑16)代入CA模型用以预测移动目标下一时刻的坐标，这个预测的坐标能够结合目标在图像的运动趋势和云台的控制性能，可使云台在跟踪过程中的运动更为平滑，从而避免由于开环控制所带来的云台控制超调振荡的情况；通过预测的坐标计算云台需要偏转的偏航角和俯仰角：其中fH、fW是图像高度和宽度，θH和θW是摄像头纵向和横向成像视角。